कंप्यूटर आपको स्वादिष्ट बना देगा

यह तुलसी है। आप शायद इस पौधे से परिचित हैं, जिसमें बहुत ही असामान्य स्वाद और गंध है। या यहां तक ​​कि इसे पेस्टो सॉस के साथ सलाद या व्यंजन के भाग के रूप में आजमाया गया। लेकिन मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एंटी-डिसिप्लिनरी रिसर्च लेबोरेटरी (MIT मीडिया लैब) के वैज्ञानिकों का दावा है कि वे तुलसी की झाड़ियों को उगाने में सक्षम थे, जो कि उन सभी की तुलना में स्वादिष्ट और अधिक सुगंधित होगी जो आपने पहले देखी हैं।

कोई आनुवांशिक प्रयोग नहीं किया गया। वैज्ञानिकों ने तुलसी को उगाने के लिए सबसे आरामदायक परिस्थितियों को अनुकरण और पुन: बनाने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग किया। यही है, परिणाम वनस्पति विज्ञान, मशीन एल्गोरिदम और अच्छे पुराने रसायन विज्ञान के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किए गए थे। फसलों के आनुवंशिक संशोधन का एक उत्कृष्ट विकल्प ऐसी विधियां हैं जो हर किसी को पसंद नहीं हैं।

कैसा था

OpenAg के कर्मचारियों ने मिडलटन, मैसाचुसेट्स में विशेष रूप से सुसज्जित शिपिंग कंटेनरों में हाइड्रोपोनिक खेतों पर तुलसी उगाई। कंटेनरों के अंदर तापमान, प्रकाश, आर्द्रता और अन्य पर्यावरणीय कारक स्वचालन द्वारा नियंत्रित होते हैं। इसलिए, प्रयोगशाला के अंदर हाइड्रोपोनिक कंटेनरों को बस "खाद्य कंप्यूटर" कहा जाता है।

इन सेटिंग्स ने उन्हें प्रकाश की अवधि और पराबैंगनी विकिरण के संपर्क की अवधि को बदलने की अनुमति दी। एक बार पौधे बड़े हो जाने के बाद, शोधकर्ताओं ने पारंपरिक विश्लेषणात्मक रसायन विज्ञान के तरीकों: गैस क्रोमैटोग्राफी और मास स्पेक्ट्रोमेट्री का उपयोग करके पत्तियों में पाए जाने वाले वाष्पशील यौगिकों की एकाग्रता को मापकर तुलसी के स्वाद का मूल्यांकन किया।

संयंत्र में प्रयोगों से सभी जानकारी तब एमआईटी और कॉग्निजेंट टीमों (पूर्व में भेजे गए टेक्नोलॉजीज) द्वारा विकसित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में पेश की गई थी। एल्गोरिदम ने प्रकाश की अवधि और पराबैंगनी और परिस्थितियों के लाखों संभावित संयोजनों का मूल्यांकन किया, जो स्वाद को अधिकतम करेगा, जिसमें 24 घंटे का दिन का प्रकाश शामिल है। अध्ययन से पता चला है कि दिन में 24 घंटे पौधों पर प्रकाश का प्रभाव तुलसी का सर्वोत्तम स्वाद और सुगंधित गुण प्रदान करता है।

यह मत सोचो, यह सब तुलसी के स्वाद और सुगंध के लिए 24-घंटे प्रकाश व्यवस्था के लाभों को साबित करने के साथ समाप्त होता है। वैज्ञानिक अन्य पर्यावरणीय कारकों में परिवर्तन के पौधों पर प्रभाव का अध्ययन कर रहे हैं - तापमान, आर्द्रता और प्रकाश का रंग, साथ ही पौधों के हार्मोन या पोषक तत्वों को जोड़ने के प्रभाव। उदाहरण के लिए, एक प्रयोग में, पौधों को चिटोसन के संपर्क में लाया जाता है, जो कि कीट के गोले में पाया जाने वाला एक बहुलक है जो एक पौधे को विभिन्न रासायनिक यौगिकों का उत्पादन करने का कारण बनता है जो कीट के हमलों को रोकते हैं।



वैज्ञानिक यौगिकों की एक उच्च सामग्री के साथ तुलसी के पौधे बनाने के लिए भी काम कर रहे हैं जो मधुमेह और अन्य जटिल बीमारियों से लड़ने में मदद कर सकते हैं। तुलसी और अन्य पौधों में मूल्यवान पोषक तत्व और एंटीऑक्सिडेंट होते हैं, साथ ही साथ यौगिक जो रक्त शर्करा को नियंत्रित करने में मदद करते हैं। और अपने एक वैज्ञानिक कार्य में, ओपनएग अनुसंधान समूह के प्रमुख, जॉन डी ला पारा ने दिखाया कि पर्यावरणीय परिस्थितियों को बदलते हुए इन यौगिकों को उत्तेजित किया जा सकता है। तो स्वाद में सुधार पर काम एक उत्पाद के निर्माण के लिए अग्रणी में काफी सक्षम है जो अधिक स्वस्थ है।

औषधीय पौधों की पैदावार बढ़ाने के लिए शोधकर्ता उनके दृष्टिकोण का उपयोग करने में भी रुचि रखते हैं। विशेष रूप से रुचि मैडागास्कर की परिधि है, जो विन्क्रिस्टाइन और विनब्लिन के एंटीकोन्सर यौगिकों का एकमात्र स्रोत है।

डिजिटल कृषि में आधुनिक विचारों का उपयोग उन पौधों की रासायनिक संरचना को व्यवस्थित रूप से बदलने के लिए किया जाता है जिन्हें हम पर्यावरणीय परिस्थितियों को बदलकर खाते हैं। इससे पता चलता है कि हम "मीठे स्थानों" को खोजने के लिए मशीन लर्निंग और अच्छी तरह से नियंत्रित स्थितियों का उपयोग कर सकते हैं, अर्थात, वह परिस्थितियाँ जिनके तहत एक योजना पौधों के स्वाद, उपज और उपयोगिता को अधिकतम करती है।

फसल की पैदावार और पौधों के गुणों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का विचार कृषि में तेजी से बढ़ रहा है। और हमने पहले ही कुछ कृषि प्रौद्योगिकियों के बारे में लिखा था, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित हैं। लेकिन इन सभी प्रौद्योगिकियों के विकास में मुख्य बाधा, विचित्र रूप से पर्याप्त है, कमजोर सूचना सहभागिता। सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा की कमी, डेटा एक्सचेंज के लिए डेटा संग्रह मानक - यह सब विज्ञान के विकास को बाधित करता है।

हालांकि, स्मार्ट ग्रीनहाउस प्रौद्योगिकी पहले से ही कुछ वाणिज्यिक खेतों में उपयोग में है, नवीन सिंगल, जो बायर के फसल वैज्ञानिकों के एक समूह का नेतृत्व करते हैं, एक जर्मन निगम है जिसने पिछले साल जैव प्रौद्योगिकी कंपनी मोनसेंटो का अधिग्रहण किया था। "स्वाद एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ हम मशीन लर्निंग का गहनता से उपयोग करते हैं," वे कहते हैं। और वह कहते हैं कि मशीन सीखना ग्रीनहाउस में बढ़ने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन खुले खेतों के लिए कम उपयोगी है। क्षेत्र में, वैज्ञानिक अभी भी फसल की गुणवत्ता और मात्रा में सुधार करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं।

जलवायु अनुकूलन

शोधकर्ताओं का कहना है कि साइबर कृषि के लिए एक और प्रमुख विकास दिशा जलवायु परिवर्तन का अनुकूलन है। यद्यपि यह अध्ययन करने में आमतौर पर वर्षों या दशकों तक का समय लगता है कि विभिन्न परिस्थितियाँ फसलों को कैसे प्रभावित करेंगी, कई नियंत्रित प्रयोगों को थोड़े समय के लिए नियंत्रित वातावरण में किया जा सकता है।

"जब आप क्षेत्र में चीजों को बढ़ाते हैं, तो आपको एक साथ काम करने के लिए मौसम और अन्य कारकों पर निर्भर रहना पड़ता है, और आपको अगले बढ़ते मौसम के लिए इंतजार करना पड़ता है। हमारी तरह सिस्टम के साथ, आप थोड़े समय में अधिक डेटा प्राप्त कर सकते हैं," डी ला कहते हैं। पारा

ओपनएग टीम वर्तमान में फेरेरो कैंडी निर्माता के लिए इन हेज़लनट अनुसंधानों में से एक का आयोजन कर रही है, जो दुनिया के हेज़लनट उत्पादन का लगभग 25% खपत करता है।

उनके शैक्षिक मिशन के हिस्से के रूप में, शोधकर्ताओं ने MIT टीम ( वीडियो ) को डेटा भेजते हुए छोटे आकार के "फ़ूड कंप्यूटर" - बक्से भी विकसित वातावरण में विकसित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। इस तरह के उपकरणों का उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका में कई उच्च और उच्च विद्यालय के छात्रों द्वारा किया जाता है, और 65 देशों के कार्यकर्ताओं ने भी उन्हें प्राप्त किया है। वे एक विशेष मंच पर अपने विचारों और परिणामों को साझा करते हैं।



", हमारे लिए प्रत्येक बॉक्स डेटा का एक स्रोत है जिसे हम वास्तव में अध्ययन करना चाहते हैं, लेकिन यह प्रयोगों के लिए एक मंच भी है, जैविक विज्ञान, प्रोग्रामिंग, रसायन विज्ञान और गणित को पढ़ाने के लिए एक नया उपकरण," एमआईटी मीडिया लैब के मुख्य अनुसंधान अधिकारी और ओपनअग के निदेशक हार्पर ने कहा। ।

क्या साग और नट्स के अलावा भी कुछ है?

वहाँ है Cloud4Y ने पहले ही बीयर के बारे में बात की थी । और उदाहरण के लिए, आईबीएम ने Vkusobot - AI को प्रस्तुत किया, जिसने भोजन, रसोइये और आपदाओं के क्षेत्र में दुनिया के विशेषज्ञों के ज्ञान को लोड किया। वैज्ञानिकों का लक्ष्य कृत्रिम बुद्धि बनाना है जो सीज़निंग में सुधार कर सके, और फिर - नए स्वाद विकसित कर सकें।


Vkusobot उन संयोजनों को उत्पन्न करता है जिनके बारे में लोगों ने सोचा नहीं था। हम पक्षपाती हैं, हमारी पसंदीदा आदतें, स्वाद, सुगंध हैं। AI में ये पूर्वाग्रह नहीं हैं, इसलिए यह प्रयोगों के लिए तैयार है। यह कैसा चल रहा है?

Vkusobot:

• निर्धारित करें कि कौन सी सामग्री एक साथ उपयोग की जाती है;
• विनिमेय विनिमेय मिलेगा;
• उत्पाद में विशिष्ट घटक के वांछित रूप को इंगित करें (पाउडर, सार, अनाज)।

यदि आप भोजन से विचलित होते हैं, तो आप फार्मास्युटिकल स्टार्टअप इंसिलिको मेडिसिन और उसके द्वारा बनाई गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता GENTRL का उल्लेख कर सकते हैं, जिसने 21 दिनों में फाइब्रोसिस और अन्य बीमारियों से निपटने के लिए छह नए यौगिक पाए । हालांकि, यह अभी भी सिद्धांत के स्तर पर है - उपचार के तरीके अभी भी व्यापक परीक्षण से गुजरना चाहिए।

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